CORN 模式匹配组合：用相关性找历史上的『相似市场』再优化
CORN（Correlation-driven Nonparametric learning，Li-Hoi-Gopalkrishnan 2011）把在线组合选择从『对全部历史平均』升级为『只对相似历史优化』：拿最近 w 天的市场窗口和每一段历史窗口算相关系数，超过阈值 ρ 的日子构成『相似市场样本集』，然后只在这些样本的次日收益上做对数最优组合。1250 日反相位周期市场实测：CORN 终值 5.50，事后最优 CRP 只有 1.72，50/50 再平衡 0.94——模式匹配吃到了常数组合结构上吃不到的条件信息，权重轨迹与真实相位逐日对齐，而匹配集同相位纯度只需 66% 就够了。关键对照实验：同波动无模式市场上 CORN 终值 0.71，反而跑输 50/50 的 0.92——模式匹配在没有模式的世界里不是无害的，它把噪声当模式做多余交易。ρ 敏感性扫描完整呈现『噪声混入 vs 样本饥荒』的倒 U 形。三盆冷水：O(T²) 相关计算、低维窗口假相似、以及超额收益本质是对『历史会押韵』假设的风险暴露。